概要
https://zenn.dev/knowledgework/articles/d859f65a77fc3c
詳細内容
## Playwright MCPを使ってE2Eテストを楽に書く
https://zenn.dev/knowledgework/articles/d859f65a77fc3c
Playwright MCPとAIエージェントの連携により、E2Eテストのロケーター記述、テストケース作成、デバッグのプロセスを効率化し、開発者の負担を大幅に軽減する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[E2Eテスト, Playwright, AIエージェント, テスト自動化, Page Object Model]]
E2Eテストにおける主な課題は、ロケーター記述の煩雑さ、テストケース作成の工数、デバッグ時間の長さである。特にロケーター作成は手動でのDOM検証が必須であり、テストケースはユーザー操作を網羅的に記述する必要がある。また、E2Eテストの実行時間や失敗時の原因特定・修正にかかる時間も課題となっている。
これらの課題に対し、本記事ではPlaywright MCPをAIエージェントと連携させる解決策を提示している。
具体的には：
1. **ロケーターの自動生成**: Playwright MCPがプロダクトのアクセシビリティスナップショットを取得し、AIエージェントがこれをもとに適切なロケーター（`getByRole`など）をPage Object Model形式で生成する。これにより、手動での記述が不要になる。
2. **テストケースの効率的な記述**: AIが生成されたPage Object Modelを参照し、自然言語で記述されたテストフローからテストケースの初期実装を行う。これにより複雑なテストフローでも効率的に骨子を作成できる。
3. **デバッグの自動化**: PlaywrightのHTMLレポート、特にTraceページを活用し、AIエージェントがテスト失敗時のDOM構造を解析。不適切なロケーターを特定し、自動で修正を試みる。この「実行→レポート確認→修正」のループをAIが回すことで、デバッグにおける人間のスイッチングコストが大幅に削減される。
このアプローチは、E2Eテストの実装経験が浅いQAエンジニアでも取り組みやすく、大幅な工数削減に繋がる。しかし、Playwright MCPはページのスナップショットをコンテキストとして渡すため、特にデバッグフェーズでトークン消費が激しく、コスト増加やコンテキスト圧縮による情報損失のリスクがある点には注意が必要である。このソリューションは、反復的なタスクをAIに任せることで、ウェブアプリケーションエンジニアがE2Eテスト開発を加速し、より効率的に進めるための実践的な方法を提供する。